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影像线特征在三维重建中的应用方法研究

发布时间:2023-10-04 04:35
  场景三维重建是摄影测量与遥感领域的重要研究方向之一。传统的点特征重建方法难以精确保留场景的几何与结构信息,为获得具有高结构表现力的重建结果,本文围绕线特征在三维重建中的应用展开研究,重点对单张影像线特征重建,立体像对线特征匹配,线特征多视匹配与重建,以及点、线结合的表面网格生成等核心问题进行了探讨。论文完成的主要工作和创新点如下:1.总结了现有基于点特征的匹配和重建技术,在此基础上分析了已有方法中有待优化和突破的内容;归纳并比较了影像线特征在三维重建中的多种应用方法,探讨了利用线特征进行三维重建以及点、线结合的高精度数字表面模型生成技术的可行性。2.为利用单张影像进行线特征重建,提出一种基于结构分析与补偿的线特征重建算法。算法首先在影像中提取线特征并检测线上的关键点,然后借助已有的区域高精度DSM求解各关键点的物方坐标;最后利用同一线特征上的关键点进行三次样条插值,进而实现线特征重建。实验表明,该算法可获得密集的线特征重建结果,模型具有丰富的语义信息,有效实现了区域中地形、地物结构特征的表达。3.为从立体像对中获得可靠的线特征匹配结果,提出一种结合离散化描述与同名点约束的线特征匹配算法...

【文章页数】:92 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 影像三维重建技术及其发展
        1.2.1 点特征匹配及三维重建技术
        1.2.2 线特征在三维重建中的应用方法
        1.2.3 线特征重建及高精度表面网格的建立
        1.2.4 现有研究的不足
    1.3 研究内容及技术路线
    1.4 论文结构安排
第二章 影像预处理与线特征提取
    2.1 影像预处理
    2.2 线特征提取
        2.2.1 LSD直线段提取算法
        2.2.2 改进的Canny边缘检测算子
    2.3 线特征的整理与编组
        2.3.1 交叉线打断
        2.3.2 伪边缘剔除及线特征编组
    2.4 实验结果及分析
        2.4.1 影像预处理
        2.4.2 直线提取及编组
        2.4.3 曲线提取及编组
    2.5 本章小结
第三章 单张影像线特征重建
    3.1 区域高精度DSM获取
        3.1.1 GC3多视匹配模型
        3.1.2 AMMGC多视匹配技术
    3.2 线特征关键点检测
    3.3 线特征重建
        3.2.1 线上关键点定位
        3.2.2 基于三次样条插值的线特征重建
    3.4 实验结果及分析
        3.4.1 关键点的定位精度
        3.4.2 三次样条插值精度分析
        3.4.3 点、线重建模型的对比
    3.5 本章小结
第四章 立体像对线特征匹配
    4.1 线上离散点匹配
        4.1.1 单应性约束
        4.1.2 核线约束
        4.1.3 线上离散点匹配
    4.2 线特征匹配
        4.2.1 同名点分布约束的线特征初匹配
        4.2.2 匹配结果核验
        4.2.3 曲线匹配拓展
    4.3 实验结果及分析
        4.3.1 匹配参数设置
        4.3.2 直线匹配实验
        4.3.3 曲线与直线匹配对比
    4.4 本章小结
第五章 线特征多视匹配与重建
    5.1 线特征多视匹配
        5.1.1 线特征多视匹配拓展
        5.1.2 误匹配剔除拓展
        5.1.3 多视匹配算法流程
    5.2 线特征的三维重建
        5.2.1 线上离散点精定位
        5.2.2 线特征重建
    5.3 实验结果及分析
        5.3.1 曲线的多视匹配
        5.3.2 线特征重建及模型精度分析
    5.4 本章小结
第六章 点、线结合的表面网格生成
    6.1 初始网格建立
        6.1.1 线上离散点插入
        6.1.2 初始三角网建立
    6.2 线约束下的表面网格生成
        6.2.1 确定影响域的初始节点
        6.2.2 确定完整影响域
        6.2.3 线约束嵌入
    6.3 实验结果与分析
        6.3.1 约束网格生成与精度分析
        6.3.2 大区域高精度网格生成
    6.4 本章小结
第七章 总结与展望
    7.1 总结
    7.2 进一步研究的内容
致谢
参考文献
作者简历



本文编号:3851327

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